请教连老师：ARMA建模

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连老师，我在分析一个数据时遇到了以下问题：
对一个时间序列数据进行平稳性检验，无法拒绝单位根的原假设。
因此进行一阶差分，是平稳数据，但是它的自相关图和偏自相关图的系数都处于置信区间内。
请问连老师：这时是否还有必要进行ARMA建模呢？是试验几个ARMA的模型，根据BIC AIC准则挑个最好的，有其他更好的方法？谢谢！

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关键词：ARMA ARM RMA 连老师 时间序列数据 请教 老师 建模 ARMA

你的变量只有一个吗？
分析的目的是什么？预测还是解释？

在进行单位根检验时，要注意一个问题，有些变量是趋势平稳的，如果采用不加入趋势项的方法去做单位根检验，得到的结果可是是存在单位根，这显然是有问题的。

因此，你要在不同的数据生成过程（DGP）假设下检验单位根是否存在。

如果确认这个序列是趋势平稳的，那就可以采用原始序列设定ARMA模型了。
否则就要设定ARIMA模型。具体过程请参阅视频中的介绍。

在设定上述ARMA或ARIMA模型的过程中，仍然基于AIC或BIC准则确定模型的具体形式。

谢谢连老师的回答！
数据里就一个变量，是用来作预测的。
数据进行平稳性检验时，加入趋势项时是不平稳的。不加趋势项检验时倒是在临界值。
实在不知道该如何处理了，把数据贴上。不知道是否可以点拔一下，谢谢了~

如果是做预测的话，评价的标准很简单，就是看模型的预测能力是否足够好。此时，计量经济学那些基本的原则可以忽略。

你可以测试一下不同模型的样本内和样本外预测能力，以便筛选模型。

了解了，谢谢！